度量方式

我正在学习K-均值算法，但是关于如何选择数据距离的度量方式还不是很清楚。我知道K-均值算法是通过计算数据点间的距离，并将其分为k个簇来实现聚类任务的。而度量距离的方式包括欧几里得距离、曼哈顿距离等多种方式，这些的选择会影响到算法的最终结果。希望有经验的老师可以给我指点...

我对k近邻算法进行了初步研究，但在实际应用过程中发现参数调整十分重要。但我不太确定如何进行参数调整的具体步骤和方法。例如，如何确定k值和距离度量方式，以提高算法的准确性？在进行参数调整时，需要注意哪些问题和技巧？如果有哪位专家能分享一下相关经验和知识，将不胜感激！ ...

我正在学习k近邻算法，并且一直没有理解加权距离和简单距离之间的区别。我知道简单距离是将每个特征的距离加总，而加权距离则在这个基础上，将每个特征的重要性进行加权。所以，我现在想问的是，当我们使用这两种距离度量方式时，它们分别如何影响k近邻算法的表现？我们何时更应该使...

我正在尝试使用SVM模型对我的数据进行分类。我想知道如何评估模型的准确度。我知道有几种度量方式，如精确度、召回率、F1分数等。那么，对于我的数据集，哪种度量方式最适合评估模型的准确度？我也想知道如何计算每一种度量方式，并且如何使用它们来解释模型的表现。如果有相关示例或...

作为一个新手，在使用k近邻算法时，我对于如何进行模型选择感到比较困惑。我了解到，在k近邻算法中，需要选择的参数包括k值、距离度量方式等，但是不同的参数选择会导致模型的性能表现不同。因此，我想请教有经验的老师，如何从实践中进行模型选择？在进行模型选择时需要注意哪些问题...